Monitoring hydraulic fracture volume using borehole to surface electromagnetic and conductive proppant
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Numerical modeling of a North American hydraulic fracture experiment is done to demonstrate the accuracy with which the volume containing proppant could be estimated when electrically conductive proppant is used. An electromagnetic (EM) acquisition system with surface electric and magnetic field receivers and a grounded electric dipole source is simulated. The source has one electrode on the surface and one down a steel-cased lateral well that is adjacent to the lateral well that is being hydraulically fractured. The simulations are performed using measured EM noise at the site during hydraulic fracturing. A 3D OcTree finite-volume code is used that allows very fine meshing around the wells and fractures that expands rapidly toward the boundaries keeping memory requirements within available resources. The effect of the steel casings is modeled in the forward and inverse solutions. Possible scenarios for source-receiver configurations, proppant conductivity, number of perforations per frac stage, variations in the steel casing properties, as well as geometric errors in the locations of receivers and in the placement of lateral wells are considered. Hydraulic fracture stages are modeled as 3D geobodies with variability in the direction perpendicular to the well. Frac stages are embedded in a layered background model built from logged resistivities. The inversion of the EM data starts with the pre-frac data to recover the anisotropic layered background conductivity, steel casing conductivity, and susceptibility. Data differencing between the frac stage and the background or between successive frac stages is used for inversion of frac stage properties. A parametric box model is fit to each stage to estimate the volume, length, height, and mean stage conductivity. Hundreds of inversions starting from random parameter values are run to calculate parameter means and standard deviations. The mean values of the recovered volume, length, and height are all within 20% of the true values.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».